三、数字孪生的关键技术

数字孪生的战略意义

数字孪生对行业、企业、组织的战略价值有以下五点：

第一是可控制。检测以往工业过程中可能无法发现的异常情况，快速甄别、控制风险。

第二是可追溯。数字孪生技术可以保留组织结构中的大量信息，易于进行验证和复盘。

第三是可优化。优化生产体系和管理运营体系，找到气象、交通、医疗等领域的问题点，实现制造企业从产品思维到产业思维的转变。

第四是预测性。通过历史数据进行预测。

第五是跨界性。相同的数据模型可以跨界不同的地理空间，也可以在不同的行业间跨界。比如，气象数据对人们的生产生活产生了愈发重要的影响，已经成为全球最大的风险来源，需要同其他数据进行连接和跨界。

数字孪生的关键技术

数字孪生的构建非常重要，目前主要有三种关键技术，分别是数据处理技术、高保真模型和基于模型的仿真，星号越多代表重要性等级越高。

第一类是数据处理技术。首先是数据采集，很多数据技术可以进行数据采集，数据的准确性、真实性、有效性、及时性、全面性非常重要。其次是数据映射，数据能够真实地反映物理对象的特征。再次是数据处理，大数据、算力以及算法模型都是在进行数据处理。最后是数据转换，数据与设备连接时如何转换也是关键技术。

第二类是高保真模型。首先，要用物理模型的方式呈现它的特征。其次是语义模型，需要对数据构筑完整的知识图谱，把关键要素全部提炼出来。最后要把模型进行集成，这一步需要专业人员的深度的配合才能完成。

第三类是基于模型的仿真，即要能够还原传统运行模式中的路径，包括多维度、离散事件、有限事件等，还包括交换接口和双向的交互。基于模型的仿真是最关键的一步，通过对获取数据进行分析判断确定最有效运行模式的方法，明晰问题出现点得出改善建议。该技术实现了物理空间和虚拟空间的连接与优化。

下面列举了一些已有的学术出版物上采用的关于高保真模型和基于模型的仿真的技术和方法。

四、数字孪生的业务实践

数字孪生与数字化转型的关系

数字化转型是一个演变的过程。设计、制造、服务是将价值链简化的三个步骤，这个过程包含很多数字化转型环节，比如企业资源计划ERP、制造执行系统MES、生产自动化系统、绿色能源管理系统，每个系统下面还有很多子系统，包括设计系统和售后服务系统，企业的横向价值链通过一步步的数字化转型建成了数字孪生。

金融业是数字密集型企业，整个业务形态本身就是数字化的，因此它的数字化转型过程相对容易。但对一些传统产业，如医疗、制造、交通产业，复杂度和投资的强度会高很多。

数字孪生在制造业中的应用

数字孪生在制造业中的应用包括在设计、制造、服务三个环节的应用。在设计环节进行迭代优化、设计数据完整性、进行虚拟评价验证。在制造环节，进行实时监控、产品控制、资产管理、生产计划、工件绩效预测、人机协作交互和过程评价优化。在服务环节，进行预测性维护、故障检测、状态监控、绩效预测和虚拟测试。

数字孪生的映射范围

数字孪生的映射范围包括单元级、系统级、平台级和智能级，依次反映了数字孪生从低到高的成熟度。

最初级数字孪生的映射范围是单元级，如将某件工业设备打造为数字孪生系统。第二级是系统级，如企业建工厂的时候在系统中把设备的运行、物料的配置等整个流程进行设计。平台级是更大规模的，如有产业链、供应链的企业将上下游企业客户都集成在平台上。智能级是指算力算法能否对实际运作和供应链给予指导。

因此，数字孪生的映射范围是可大可小的，未来新质生产力的打造需要全方位数字孪生体系的构建。

企业实践案例

目前我国已经有一些企业实践案例。在单元级，如异常事件的监测和处理、运行监测与防范、关键产品的数字化孪生。在系统级，如对研发生产全过程进行数字化仿真，贯穿企业车间、产线、工位的整个生产体系。在平台级，如进行协同制造、智能制造服务和云制造服务平台。在智能级，如通过智能仿真算法提高工序的柔性和重构性。

数字孪生如何提升新质生产力

一些企业通过数字孪生提升新质生产力，如国家军工系统运20。它的迭代速度非常快，连接了一百多家一级供应商和三千多家二级、三级供应商，供应商之间的协同难度非常大，在运行中出现了很多困难，如上游的设计不能及时准确地传递到下游、上下游数据不一致、设计和制造返工等等，管理的复杂性导致供应链出现了各种各样的问题。

于是，该企业通过创新性研究，运用几何样机、功能样机和性能样机三层结构把所有样机数字化，将信息共享给供应链中的关联成员，在数字孪生中进行协作。要确保需求的一致性、可追溯、可关联和可验证，需要对管理流程和设计流程进行梳理。

构建数字孪生并不只是打造数据库或者是数据中台，要通过数字孪生提升数据重用，设计数字样机并通过其共享重用提升整个供应链的协同效率，数据重用率达到80%，提高劳动生产率。该企业之所以能够成功，就是它对数字源头的统一性、一致性、通用性、可操作性进行了严格的、高质量的管控，包括审查规划、审查对象、审查协调、审查定制，提高后期的知识重用的效率。

通过数字孪生打造闭环，通过数据需求、仿真分析、设计、制造、试验试飞、外场问题、技术通报再到需求，形成螺旋式上升的闭环，实现虚拟和实体高效的融合交互，是非常成功的案例。通过复杂度供应链的数字孪生，打通了流程、确保数据的一致性、确保组织的互通性、确保信息的高度集成和全过程可控，品质得到高效的提升。

同时，在数字孪生的构建过程中，供应链的合作伙伴借助工业互联网平台，在广域的环境形成了新的组织形态，组织也发生了变革，企业边界也被打破了，不仅是产品的创新、技术的创新，更是组织的创新和管理的创新。

最后进行总结。数字孪生的构建过程就是数字化转型的过程。在数字孪生的构建过程中，第一步要做体系架构的梳理，即解决需求一致性的问题，精益化是前提。第二步要以信息化为基础，业务系统要不断的有数字孪生去映射，不能出现空白点。第三步要以自动化为关键，像博宇这样的企业就是数据整合、数据清洗、数据分析模型的构建过程。第四步是以智能化为目标，逐渐实现人机交互。这是一个投资大的、艰难的探索过程，且有失败的风险，要坚持到底才能胜利。